TensorFlow 入门教程：构建你的第一个AI模型 🚀

欢迎来到 TensorFlow 教程！ TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。下面我们从基础开始，逐步带你了解如何使用 TensorFlow 构建 AI 模型。

🧰 安装指南

1. Python 环境：确保已安装 Python 3.7+ 和 pip
2. 安装 TensorFlow：运行命令

   pip install tensorflow
   

3. 验证安装：在 Python 中输入以下代码

   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)
   

   ✅ 若成功输出版本号，说明安装完成！

🧠 基础概念

• 张量（Tensor）：数据的基本载体，可以是标量、向量或矩阵
• 计算图（Graph）：TensorFlow 的核心编程模型，用于描述计算流程
• 会话（Session）：执行计算图的环境，通过 tf.Session() 创建
• 自动微分：TensorFlow 自动处理梯度计算，简化模型训练

🧪 实战示例：手写数字识别

1. 导入数据集

   from tensorflow.keras.datasets import mnist
   

2. 构建模型

   model = tf.keras.models.Sequential([
       tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dropout(0.2),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

3. 训练模型

   model.compile(optimizer='adam',
                 loss='sparse_categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
   model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
   

   📈 训练完成后，你将看到模型准确率的提升！

📚 扩展学习

• 想深入了解 TensorFlow 高级用法？访问 TensorFlow 高级教程
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📌 小贴士：TensorFlow 的 tf.keras 模块是快速构建模型的推荐方式，适合初学者入门！